Domaines en vue

L’informatique, les réseaux, le traitement du signal et des images et les communications numériques forment le cœur des thématiques du LTCI. Le laboratoire est également actif sur des thèmes relevant des sciences de l’ingénierie et des systèmes et des mathématiques appliquées. Retrouvez ici la présentation de quelques domaines à l apointe de l’interdisciplinarité et de l’actualité.

 

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Romain Alléaume présente ici une vue d’ensemble sur l’ordinateur quantique et ses applications ainsi que sur les recherches menées à Télécom Paris en cryptographie quantique, à la convergence entre l’information quantique, les communications optiques, et les problèmes de cryptographie et de codage.

 

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Victor Bisot présente son travail de thèse sur la classification automatique de scènes et événements sonores. Ses travaux sur l’apprentissage de représentation intitulés “Feature learning with matrix factorization applied to acoustic scene classification”, cosignés avec Romain Serizel, Slim Essid et Gaël Richard, et publiés dans la revue IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, ont obtenu la deuxième place sur plus de 35 équipes de recherches lors de la compétition internationale de classification de scènes DCASE 2016 (Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events).
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Chloé Clavel mène des recherches dans “l’informatique affective”, un domaine transverse dans lequel elle se spécialise dans le traitement automatique des langues et l’interaction humain-agent.

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Jean-Luc Danger présente en anglais l’impact et les usages possibles du bruit dans les circuits numériques, dans le cadre de ses activités de recherche sur la sécurisation des circuits de cryptographie. Il aborde également les missions de Secure-IC, société spin-off de Télécom Paris spécialisée dans la sécurité pour les systèmes embarqués et les objets connectés, qu’il a co-fondée en 2010.
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Umut Simsekli est spécialisé dans l’apprentissage automatique (Machine Learning). Plus spécifiquement, ses travaux de recherche portent sur les méthodes Monte Carlo, les modèles couplés de factorisation matricielle et tensorielle et leurs applications sur la modélisation audio et la prédiction de liens. Il présente ici, en anglais, une vue d’ensemble sur le Machine Learning ainsi que certaines de ses applications populaires.